写一段python代码，可以识别图片中的物品

这个问题需要使用图像识别的技术，一般可以使用深度学习算法来实现。以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 加载预训练的模型
model = tf.keras.applications.MobileNetV2()

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))  # 将图片缩放到模型所需的大小

# 对图片进行预处理
img = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(img)

# 对图片进行预测
preds = model.predict(np.array([img]))

# 打印预测结果
print(tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(preds, top=1)[0][0])

这段代码使用了MobileNetV2模型来识别图片中的物品。首先加载了预训练的模型，然后加载了一张图片，并将其缩放到模型所需的大小，对图片进行预处理，最后使用模型对图片进行预测，并打印出预测结果。由于MobileNetV2模型是在ImageNet数据集上进行训练的，因此可以对该数据集中的物品进行较好的识别。